SARS-CoV-2 Omicron variant shedding during respiratory activities
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: As the world transitions to COVID-19 endemicity, studies focusing on aerosol shedding of highly transmissible SARS-CoV-2 variants of concern (VOCs) are vital for the calibration of infection control measures against VOCs that are likely to circulate seasonally. This follow-up Gesundheit-II aerosol sampling study aims to compare the aerosol shedding patterns of Omicron VOC samples with pre-Omicron variants analyzed in our previous study. DESIGN: Coarse and fine aerosol samples from 47 patients infected with SARS-CoV-2 were collected during various respiratory activities (passive breathing, talking, and singing) and analyzed using reverse transcription-quantitative polymerase chain reaction and virus culture. RESULTS: Compared with patients infected with pre-Omicron variants, comparable SARS-CoV-2 RNA copy numbers were detectable in aerosol samples of patients infected with Omicron despite being fully vaccinated. Patients infected with Omicron also showed a slight increase in viral aerosol shedding during breathing activities and were more likely to have persistent aerosol shedding beyond 7 days after disease onset. CONCLUSION: This follow-up study reaffirms the aerosol shedding properties of Omicron and should guide continued layering of public health interventions even in highly vaccinated populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».